超参数

作品数：286被引量：1255H指数：17
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机器学习方法的云数据中心能耗模型研究被引量：3
《小型微型计算机系统》2023年第9期1966-1973,共8页卢洪明 刘先锋 周舟 梁赛 
国家自然科学基金项目(62002115)资助.
随着全球数据中心的大量部署和云计算服务需求激增,其高能耗问题日益严重,如何精确预测数据中心的能耗已成为一项重要研究课题.针对数据中心服务器的能耗具有不确定性和非线性等特点,本文提出了一种机器学习方法的服务器实时能耗预测方...
关键词：数据中心 云计算 能耗预测 随机森林 超参数 
动态权重证据推理规则的CNN超参数质量评估被引量：6
《小型微型计算机系统》2021年第5期1015-1021,共7页李红宇 黄志鹏 张广玲 贺维 
黑龙江省自然科学基金项目(F2018023)资助;哈尔滨师范大学博士科研启动金项目(XKB201905)资助;哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院自然科学基金项目(JKYKYY2020002)资助.
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、自然语言处理为代表的数据处理领域应用广泛.在CNN训练过程中,超参数设置依赖于先验知识,不恰当的超参数会影响模型的训练效率和精度.为了解决这一问题,本文提出基于证...
关键词：卷积神经网络(CNN) 超参数评估 证据推理规则(ER Rule) 动态权重 
混合范数趋势滤波时间序列分类算法研究被引量：3
《小型微型计算机系统》2020年第5期940-945,共6页任守纲 刘国阳 顾兴健 熊迎军 王浩云 徐焕良 
国家自然科学基金青年项目(61806097)资助;中央高校基本科研业务费专项项目(KYZ201753)资助.
针对时间序列分类算法易受噪声影响的问题,传统的L1趋势滤波和L2趋势滤波都是有效的时间序列平滑方法,然而两者的趋势模型固定,仅适用于特定类型的数据.另外常用的欧氏距离度量在处理时间序列时没有考虑时序属性.因此,本文提出一种基于...
关键词：时间序列 趋势滤波 超参数 贝叶斯优化 
基于强化学习的超参数优化方法被引量：17
《小型微型计算机系统》2020年第4期679-684,共6页陈森朋 吴佳 陈修云 
国家自然科学基金项目(61503059)资助;CCF-腾讯犀牛鸟创意基金项目(CCF-Tencent TAGR20170201)资助。
近年来,机器学习算法广泛应用于多个领域.超参数的选择直接影响了算法模型的性能,然而超参数优化过程往往依赖于专业知识和长期经验的积累.为了解决上述问题,本文提出了一种基于强化学习的自动超参数优化方法.该方法将超参数优化问题作...
关键词：机器学习 超参数优化 长短时记忆神经网络 强化学习 
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